Se você quer trabalhar com análise de dados, ou qualquer área similar, pensamento analítico é um requisito obrigatório! E dá para desenvolver isso de forma mais interessante, divertida, que é lendo certas obras! Fica aqui minhas recomendações, escolha a que te parece mais interessante e bora 🚀🚀🚀

Quer criar projetos diferenciados para seu portfólio de análise de dados? Que tal fazer isso com seus próprios dados? Se liga nessas ideias de projetos: 1️⃣ Evolução do peso na dieta Você pode acompanhar como seu peso muda ao longo do tempo e relacionar com sua dieta. Esses dados podem ser exportados do Apple Health, Google Fit ou registrados em planilhas. 2️⃣ Ganho de força no supino Aqui você analisa a progressão de carga e repetições no supino. Dá para usar registros do Strong, FitNotes ou anotações próprias. 3️⃣ Histórico de passos ao longo do tempo Você avalia se está andando mais ou menos em determinados dias ou meses. Esses dados estão no Samsung Health, Fitbit, Apple Health ou Google Fit. 4️⃣ Análise de calorias ingeridas O foco é comparar as calorias que você consome com suas metas diárias. Aplicativos como MyFitnessPal, Lifesum ou Yazio fornecem relatórios completos. 5️⃣ Músicas mais ouvidas em cada período Você descobre a trilha sonora da sua vida em cada mês, analisando gêneros e artistas. O Spotify Wrapped ou Last.fm são ótimas fontes para isso. 6️⃣ Evolução do aprendizado em um idioma Você mede lições feitas, tempo de estudo e progresso ao longo dos meses. Apps como Duolingo, Busuu ou Babbel oferecem relatórios de desempenho. 7️⃣ Consumo diário de água Você verifica se está batendo sua meta de hidratação ao longo do tempo. Dá para acompanhar no Waterllama, Plant Nanny ou até no Apple Health. 8️⃣ Histórico de lugares visitados Você mapeia viagens, rotinas e novos lugares. Esses dados podem ser exportados do Google Maps Timeline ou do histórico de localização do Apple Maps. Independente da escolha do projeto, o mais importante é colocar a mão na massa! Então bora praticar!🚀🚀🚀

Gosta de Finanças? Então se liga nessas bibliotecas que vão te ajudar muito a ter um projeto legal!!

Modelos de Machine Learning possuem o foco na predição. Inclusive, é por conta disso que algumas premissas não precisam ser cumpridas quando lidamos com esse tipo de projeto. Em contrapartida, inferência serve para entender como certas variáveis se relacionam com certo evento. E ainda podemos ter a inferência causal que, como o nome diz, serve para obter relações de causa e efeito. Um modelo preditivo pode funcionar mesmo com uma inferência falha e o contrário também é verdadeiro!

Vc já recebeu algum pedido impossível trabalhando com dados?

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